在PyTorch 中,我们可以使用~运算符或者torch.logical_not()函数来取反布尔张量。这两个方法均能将布尔张量中的True转换为False,False转换为True。 2.1 使用~运算符 ~运算符是一种简洁的方式来对布尔值进行取反操作。下面是一个示例: # 使用 ~ 运算符取反inverted_tensor=~bool_tensorprint(
将上述步骤整合起来,完整代码如下: importtorch# 导入PyTorch库以进行张量操作# 创建一个包含0和1的张量tensor=torch.tensor([[1,0],[0,1]])print("原始张量:")print(tensor)# 执行逐元素取反操作inverse_tensor=torch.logical_not(tensor)print("逐元素取反后的张量:")print(inverse_tensor) 1. 2. 3. ...
逻辑非函数`torch.logical_not`接受一个张量作为输入,并返回逻辑非结果。 示例代码如下: ```python import torch # 创建一个张量 a = torch.tensor([True, False, True, False]) # 逻辑非函数 b = torch.logical_not(a) print(b) # 输出: tensor([False, True, False, True]) ``` ## 3. 逻辑运...
torch.logical_not(input) torch.logical_or(input, other) torch.logical_xor(input, other) 累积数学运算 torch.addcdiv(input, tensor1, tensor2, value=1) torch.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1) 位操作 torch.bitwise_not(input) torch.bitwise_and(input, other) torch.bitwise_...
logical_not(self) logical_not_(self) logical_or(self) logical_or_(self) logical_xor(self) logical_xor_(self) logit(self) logit_(self) logsumexp(self, dim, keepdim=False) log_(self) log_normal_(self, mean=1, std=2, *args, **kwargs) ...
pytorch bool取反 pytorch pooling在PyTorch中,BoolTensor是一种特殊类型的张量,它只包含布尔值(True 或False)。这个特性在某些特定的运算中非常有用,例如逻辑运算、比较运算等。取反操作是一种常见的逻辑运算,它可以将所有的布尔值反转。在PyTorch中,可以使用logical_not函数对BoolTensor进行取反操作。然而,当我们讨论...
if atten_mask.dtype == torch.bool: atten_mask_npu = torch.logical_not(attention_mask.bool()).to(device) // atten_mask需要取反 else: atten_mask_npu = attention_mask.bool().to(device) head_num = query.shape[1] res = torch_npu.npu_fusion_attention( query, key, value, hea...
z = ~x # z = torch.logical_not(x) z = x == y # z = torch.eq(x, y) z = x != y # z = torch.ne(x, y) 还可以使用这些运算符的递增版本,比如x += y和x **=2都是合法的。 另外,Python 并不允许重载and、or和not三个关键词。
logical_xor(x, y) z = ~x # z = torch.logical_not(x) z = x == y # z = torch.eq(x, y) z = x != y # z = torch.ne(x, y) 还可以使用这些运算符的递增版本,比如 x += y 和x **=2 都是合法的。 另外,Python 并不允许重载 and、or 和not 三个关键词。 本文参与 腾讯云...
PyTorch编写代码遇到的问题及解决方案 PyTorch编写代码遇到的问题及解决⽅案PyTorch编写代码遇到的问题 错误提⽰：no module named xxx xxx为⾃定义⽂件夹的名字 因为搜索不到，所以将当前路径加⼊到包的搜索⽬录 解决⽅法：import sys sys.path.append('..') #将上层⽬录加⼊到搜索路径中 sys.path...